فایل ورد کامل مقایسه روش های فراگیری ماشین برای کشف فلج چند گانه مبتنی بر آنتروپی موجک ایستا: درخت تصمیم گیری، نزدیک ترین همسایه و ماشین بردار پشتیبانی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مقایسه روش های فراگیری ماشین برای کشف فلج چند گانه مبتنی بر آنتروپی موجک ایستا: درخت تصمیم گیری، نزدیک ترین همسایه و ماشین بردار پشتیبانی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

۶- نتیجه گیری و مسیر های آینده
ما در مطالعه حاضر یک روش کشف MS را بر اساس SWE و kNN توسعه داده ایم . نتایج اثربخشی آن را نشان داده اند .
ما در آینده بایستی تحقیقات زیر را انجام دهیم : (۱) به داده تصویر برداری بیشتر دست یابیم تا الگوریتم امان را از نو صحه گذاری کنیم ؛ (۲) دیگر روش های عادی سازی اسکن داخلی نظیر برابر سازی هیستوگرام را تست می کنیم ؛ (۳) دیگر شکل های انتروپیک پیشرفته نظیر انتروپی Tsallis و انتروپی چند مقیاسی را تست می کنیم ؛ (۴) دیگر دسته کننده های پیشرفته تست می شوند : فراگیری ماشین بی نهایت ، ماشین بردار مجازی کرنل ، شبکه عصبی احتمالی و شبکه عصبی حلقه ای ؛ (۵) یک الگوریتم آموزش بهبود یافته برای DT تست می شود یعنی C5.0 برای Unix/Linux و See5برای پنجره ها .

عنوان انگلیسی:Comparison of machine learning methods for stationary wavelet entropy-based multiple sclerosis detection: decision tree, k-nearest neighbors, and support vector machine~~en~~

۶ Conclusion and future directions

In this study, we developed a MS detection method based on SWE and kNN. The results showed its effectiveness. In the future, we shall carry out the following researches: (i) acquire more MS imaging data to revalidate our algorithm; (ii) test other inter-scan normalization methods, such as histogram equalization; (iii) test other advanced entropic forms, for example, Tsallis entropy56 and multiscale entropy57; (iv) test other advanced classifiers: the extreme learning machine,58 kernel SVM,59 probabilistic neural network,60 and convolutional neural network61; (v) test an improved training algorithm for the DT, that is, C5.0 for Unix/Linux and See5 for Windows.62

$$en!!